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日本トップクラスのゲーム企業においてリサーチエンジニアとして担当する分野ごとに、リサーチャーが生み出す最新技術を、十分な頑健性と再利用性を以って実装する能力を有し、
リサーチャーと協力しながら研究プロジェクトを実用化し、先端技術を当社製品へ導入していく職責を担います。具体的には下記3点をお願いします。
・AI分野担当リサーチ・エンジニアは、機械学習や深層学習技術を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。AI分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場と大量のデータの分析、学習データ収集と学習パイプラインの構築、大規模な学習の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・クラウド分野担当リサーチ・エンジニアは、AWS、GCP、 Azure等のクラウド環境、仮想化技術、低レイヤ処理を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。クラウド分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場の分析、オンプレミス計算機環境とクラウド環境を活用した仮想化ミドルウェアの実装、ゲーム開発のワークフローを考慮した仮想化技術の適用プランの作成と遂行、大規模な仮想化実験の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・エッジ分野担当リサーチ・エンジニアは、スマートフォンやゲームコンソールを対象とした新たなシステムを構築するために十分な実装能力を有することが期待されています。
・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の学士号を有する方
・C/C++/Java/C#/JavaScriptでのプログラム開発経験(独学や研究室内での経験も可)
・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢
・Computer Based TOEFL 213 点以上(Paper Based TOEFL で受験した場合は550点以上、Internet Based TOEFL で受験した場合は79-80点以上)、または、TOEIC 730点以上、または、IELTSのバンドスコア6以上の英語能力を有する方、または、英語圏の大学を卒業し学士以上の学位
自社で開発をしている企業向けデータベースメディアを持つ企業での募集です。
プロダクトの拡大に伴い、開発プロセスの持続的な改善、組織的な開発力の向上を目指し、データサイエンティストを募集します。
技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセスの改善、開発組織の強化などをご担当いただき、
CTO/VPoE/テックリードなどの上流ポジションへのチャレンジも歓迎です。
【具体的な業務】
・エンドのビジネス課題を分析可能な課題へ分解し、適切な分析アプローチ・モデリング手法を設計・PJの推進を実施する
ッグデータを利用した仮説検証・意思決定の支援
・ビッグデータを活用したモデル構築、及び、サービスのコア機能の開発
・継続的なモデルの品質評価と改善
・Databricksを用いたデータクレンジング処理の設計/実装
・グラウンドトルゥースデータ作成プロセスの効率化と改善
【開発環境】
利用ツール:Google Workspace、Notion、Slack、Asana
利用言語:Python、Scala、SQL
利用技術:React、FastAPI、Scrapy、Databricks(Apache Spark)、Terraform
利用データベース:Aurora(PostgreSQL)、Cloud Spanner、BigQuery、Lakehouse
【開発の進め方 】
AsanaとNotion を利用したアジャイル開発 (週1回30分の定例MTG )
週1回のメンターとの1on1による技術相談
データベース技術勉強会(週1回60分 )
・1年以上の研究またはビジネスにおけるデータ分析による課題解決経験
・統計、機械学習の基礎知識
・アジャイル・スクラムでの開発経験
※ 下記のうち、1つは必須
①学会や学術誌などの投稿、発表経験
②データに関する技術書籍の執筆経験
③データコンペティションの入賞経験
④3組織以上へのデータ分析コンサルティング経験
⑤ETL処理パイプラインの実装/設計経験
⑥AWS/GCPなどのインフラ設計/構築経験
・grafanaの導入、グラフの描画、web画面への組み込み運用まで
→内容によっては別データツールでも検討可
・Grafanaを利用した経験(半年以上)
・システムの開発経験(1年以上)
P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。
自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。
R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM(大規模言語モデル)や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等
【開発環境】
R&D部門(今回Joinしていただく部署)
・開発言語:Python
・フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース:Cloud Firestore
・インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理:Bitbucket
・開発管理:Notion, JIRA
・コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace
・大規模言語モデル/自然言語処理に関するアカデミックなバックグラウンド、または実務経験
・自然言語処理/言語モデル/音声認識/音声処理に関する研究開発やプロダクト開発の経験
・Python/SQL/機械学習を利用した開発経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
科学・介護医療総合商社にてECサイトのデータをMicroStraregyを用いて可用性を高めて頂く業務です。
EC運営部署、総務、営業と直接現場の声を聞きながら、データの可視化を要件定義から開発までお願いします。
社内にMicroStrategyに精通した人材が不足している為、教育担当も兼ねてご担当頂きます。
・MicroStrategyを用いたデータ活用の実務経験
・DBに関する知識(MySQL・Oracleなど)
・要件定義からの開発経験
【案件概要】
アナリティクス・AI案件の推進
金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを行っていただく。
・PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当
・データ分析
◎ロジカルに仮説立てし、検証することができる。
◎Python、SQL、Excelをスピーディーに扱える方
〇回帰分析の理論理解があれば尚可
・パワーポイントが書ける
〇整理学があって、端的なアウトラインが書ける。
〇きれいにページを仕上げられる。
・クライアントと会話できる。
〇部長クラスの打ち合わせメンバーと対等に会話できる。
検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき,
現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけていただき,主体的に改善業務に取り組んでいただきます。
データ整備やデータマート作成などは他チームが専門で行っている関係上、
このあたりの業務については依頼するだけになるケースが多くなる想定です。
工程は上流工程が主にになる想定です。
施策のための準備や,施策実施後のデータ集計なので一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程になるかと思います。
・BigQuery を使ったデータ集計
・データ整備やデータマート設計
データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。
【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
・売上予測の機械学習アルゴリズム開発経験がある(Must)
・サービス開発企業での機械学習エンジニアとしての3年以上の経験
・GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
ネット予約人数の予測モデルの改善を行っていただきます。
・現在ネット予約における売上の月次着地見込みを過去の実績に基づいたルールベースのロジックを用いて行っている。
・予測精度を向上させるために、機械学習モデルの活用を検討し現在精度検証を行なっているが、その作成している機械学習モデルの改善に取り組んでもらいたい。
※ 現在利用しているモデルはLightGBMで、前年度や前月実績などを用いて日次でネット予約人数を予測している。
・業務で機械学習モデルを用いた需要予測に取り組んだ経験がある
・時系列データ解析や予測モデルを構築に関して、専門的な知識を保有している
・Python、SQLなどを用いてデータ分析およびモデル構築、結果の可視化、精度検証を実施できる
・ビジネス部門とコミュニケーションを行い、プロジェクトを主体的に進めることができる
大手就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。
機材貸与(macPC)のため初日のみ出社をお願いしておりますが、ご自身のPCにて業務が可能な方に関しましては初日からリモートも可能です。
予定では9月末までのスポットでのご参画となる予定です。
・Amazon SageMakerを用いたモデル開発経験
・LLM(生成系AI)を用いたモデル開発経験
・AWS知見
【概要・業務内容】は下記になります。
①既存プロジェクトの整理
②デモ機作成
※詳細は面談時にお話しできればと存じます。
・Pythonの開発経験
・数学的コーディングの実装力に自信のある方(最重要)
・AIの特に数式実装に得意なメンバー
・数式からコーディングをできるメンバー
・クラス設計などコーディングをまとめる業務が得意な方
・顧客折衝の経験ある方
・製薬系の複数事業のデータオペレーション業務や、プロジェクトの進行アシスタント業務を行って頂きます。
・アンケート作成
・データ集計
・レポート作成
・SQLを用いたデータ抽出
・サポート業務(関係者の日程調整) etc.
・BIツールを用いたレポート作成経験
※ご提案時に使用ツールと年数をご教示お願いいたします。
・Excelマクロのご経験
・SQLを用いたデータ抽出の実務経験
スマホゲームをドメインとした事業会社にて、「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求するため、プロダクト横断または単体でのデータ分析業務を行っていただきます。
【想定業務】
アドホック分析
・分析要件定義
・分析設計
・分析
└ GCPリソース(ローカルでも可)を利用しての分析
└ SQLでの探索的データ解析
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
分析ダッシュボード&データマート開発
サイト分析
・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
・上記【想定業務】のご経験が必須
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル
大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
プロジェクトマネジメント、Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。
・SQLを用いたデータ抽出、Tableauを用いたダッシュボード作成、Pythonを用いた分析経験がある
・データ分析プロジェクトを推進できる
・プロジェクトマネジメントが可能
・統計や機械学習にも造詣があり、アナリストより高度な分析ができる
・データ利活用や分析において、事業や施策の目的・内容を熟知したうえで提案型で業務をおこなる
音声認識後のテキスト、または音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築します。
(初期スコープでは金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定)
後続フェーズにおいてはより言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。
音声認識部分は既存モデルが存在するため、(ノイズを含んだ)純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、
E2Eで構築した方が精度が高い場合は音声認識~言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。
完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。
・深層学習ベースの音声認識/NLPプロジェクトにおける開発経験
・BERTやWav2vecなどの自己教師あり学習+Fine-tuningからなるモデルアーキテクチャへの理解
・HuggingfaceやPytorchを利用した学習パイプラインの構築やモデルのチューニング経験
Webサイトについてのデータマート設計・開発・保守や
データ分析支援(Tableauを利用したデータ可視化)を行っていただきます。
・分析系SQLの作成経験(長いSQL(数千行程度)、window関数を扱ったご経験)
・基本設計工程以降の開発経験(言語問わず)
自動運転によるモビリティサービスの実現に向けたクラウドプラットフォームの開発に携わっていただきます。
・何らかの言語でプログラミング経験及びシステム設計経験があること(3年以上)
・OSS、クラウドに関する利活用経験を有していること
・自己表現と課題形成ができ、前向きな議論を行えるコミュニケーション能力があること
・システムが出力する英文メッセージを理解できるレベルの英語能力があること
リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。
・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善
・データサイエンティストとしてPythonを用いたAIモデル開発経験(3年以上)
・データサイエンティストとしてPythonを用いたデータ分析経験(3年以上)
・Gitと用いたチーム開発経験
・WebアプリをPoCから設計〜開発、テスト、改善まで行った経験
・データベースの設計経験
・統計的手法を用いたモデルの性能評価経験
大手製造業データ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成(バッチ・ETL設計)
ETLツールを用いた実装
テスト計画書作成とテスト実施
(単体テスト、結合テスト、システムテスト)
・ETLツールを用いた設計開発経験
・Shellでの経験
・Amazon Redshift、S3の知見及び設計開発経験
・詳細設計書の作成経験
荷主と運送会社をつなぐマッチングプラットフォーム事業と、荷主向けのオペレーションDXを支援するSaaS事業を運営しており、
14兆円を超える物流業界において、自社ブランド・全国の営業ネットワークと、プロダクトの仕組み・プロダクトを融合し、
日本の物流を変革を行なっております。
カスタマーサクセスエンジニアとして下記業務を想定しております。
・アルゴリズムを利用した配車計画シュミレーション業務
‐ シュミレーション要件整理,実行のための顧客コミュニケーション
‐ データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形
‐ データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整
‐ データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ)
・シミュレーションBPO業務
‐ 日々の配車計算業務を代行している顧客の業務(1日1~2時間程度)
・顧客オンボード支援
・システムの導入に必要な情報収集、データの整理
・GoogleAppScriptなどを使った運用改善支援
・Pythonなどを利用した基本的なプログラミング知識
・オペレーション効率化、自動化業務に関わった経験
・顧客折衝の経験
【案件概要】
物流業界向け配車管理サービスを展開している企業にて、カスタマーサクセスエン ジニアとしてご参画頂きます。
※詳細は面談時にお話しいたします。
【案件内容】
〇アルゴリズムを利用した配車計画シュミレーション業務
・シュミレーション要件整理,実行のための顧客コミュニケーション
・データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形
・データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整
・データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ)
〇シュミレーションBPO業務
・日々の配車計算業務を代行している顧客の業務(1日1~2時間程度)
・顧客オンボード支援
・システムの導入に必要な情報収集、データの整理
・ GoogleAppScriptなどを使った運用改善支援
・Pythonなどを利用した基本的なプログラミング知見
・オペレーション効率化、自動化業務に関わった経験
・顧客との折衝経験
大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。
・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成ができる。
・要件に基づいて適切なアウトプット(報告書やダッシュボード、クエリなど)を作成することができる。
・業務報告や相談を必要に応じて滞りなく実施できる。
・ローコードノーコードでアプリケーション開発とデータ利活用ができる営業基盤(ETL、snowflake、Salesforce、Tableau)を、4月から半年かけてSIerと構築していきます。
・アプリケーション開発については、各業務部門が使っているパッケージのアプリケーションを、Salesforceに置き換えていきますが、担当はDX推進部門の1名しかいない状況。
・営業基盤に蓄積されていくデータを、クライアントのビジネスに利活用(客数予測や自動発注など)していくことも必要になりますが、その人材も不足。
・Salesforceとtableau(BI)の画面開発にあたって、業務部門からの要望をとりまとめて、SIerの開発に反映できる方。
・Salesforceとtableau(BI)で開発した画面を業務部門と動作確認をして、SIerからスキルトランスファーを受けて改善点があればメンテナンスしていける方。
マルチクラウド機械学習プラットフォームサービスに付随するデータ分析等を行っていただきます。
■Kubeflow Pipelines
・データ接続
・データ加工
・機械学習モデル構築
・エンドポイント構築機能を実装
■データ分析
• ダッシュボード、データビジュアル機能の開発(実装方法検討中)
・Pythonの経験2年以上
・データ分析経験
・機械学習ライブラリーを触れた経験
GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の運用業務
・お客様からの問い合わせに対する調査
・発生した障害や不具合の調査、修正対応
・システム負荷軽減やコスト削減などの調査、修正対応
GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の保守業務
・使用しているミドルウェアのアップデート対応
・使用しているライブラリ群のアップデート対応
・Pythonを使用した開発・運用の経験
・コンテナを利用した開発・運用の経験
・AWS/GCPなどパブリッククラウドでの運用経験
・SQLを使用した開発・運用業務の経験
・BigQuery/Redshift等のDWHを用いた開発・運用業務の経験
・大規模(高負荷)、高可用性サービスの経験
・Serverless Architectureを使用した開発・運用経験
位置情報ビックデータを活用したマーケティングSaaSサービス開発における、
データサイエンティスト(機械学習/データエンジニアリング)の募集です。
データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。
【業務内容】
膨大な位置情報データ(数百万ユーザー)を解析し、
実クライアントに役立つ指標の設計や精度の検証及び改善していただきます。
また、解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発も行います。
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
今回募集しているデータサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
同社は中古マンションを簡単に購入・売却ができるスマホアプリを運営スタートし、
AIや機械学習を用いてマンション購入・売却の仕組みを変えていく不動産テック企業です。
今回はデータチームへの配属となり、既存のプロダクトや新規のプロダクトに対して、グループ会社と連携しつつ、
住に関わる周辺情報を関連されながらサービスを拡大に関わって頂く予定です。
どのような情報をサービスにしていくか分析し、企画まで行って頂ける方を求めております。
・Pythonを用いた開発経験
・AI、機械学習、データ分析に関する開発経験
・PdMなどサービスの企画に携わった経験
【案件概要】
大手自動車メーカー予算管理部門向けのtableauダッシュボードの開発業務を行っていただきます。
詳細は面談時にお話しいたします。
【業務内容】
・要件ヒアリング、顧客折衝
・ダッシュボードデザイン検討・提案
・ダッシュボード開発
・運用手順書作成
・SQLの知識、実務経験があること
・顧客折衝、要件定義、が独力で出来ること
・tableauダッシュボードの要件定義、デザイン検討、開発まで一気通貫で実施したことがあること
冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を
AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。
具体的には下記業務を想定しております。
・異常検知(異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知)における顧客の課題および要件を理解し、
達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、数学、または関連する分野での学位を保有
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
【案件概要】
基幹システムのデータをMicrosoft Azureの「Azure Synapse Analytics」で構築したデータ基盤連携しています。
連携されたデータを利用して、MicrosoftのPowerBIを用いて、レポート・ダッシュボードを作成しています。
クライアントは、このデータ基盤とレポートの運用保守を担当しているデータサイエンスチームです。
本ポジションでは、PowerBIを用いたレポートの運用保守をメインに、当該チームの業務をいサポートしていただきます。
具体的には、様々な業務部署からくるレポートやデータ活用の依頼に対して、要件の整理から、レポートの修正・製作(PowerBI・Powerクエリ)までを実施いただきます。
チームメンバーは20代の女性5名となっております。
・PowerBIに関する知見(BIツールの使用経験があれば可)
・業務ユーザーやチームのメンバーと良好な関係を構築できること
・Microsoft Azureの「Azure Synapse Analytics」の知見